CN112263015B - 一种柜式喂料机的出料流量的控制方法 - Google Patents

一种柜式喂料机的出料流量的控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种柜式喂料机的出料流量的控制方法，包括以下步骤：根据烟叶的容重、柜内烟叶的存储高度、生产流量的设定值确定柜式喂料机的底带预测频率，通过控制底带实际频率为底带预测频率以调节限量管的高度为限量管最大高度的25％～75％；采用PID调节对柜式喂料机的底带实际频率进行控制以调节限量管的高度为限量管最大高度的0～25％、75％～100％。这大大提高皮带秤供料的稳定性，防止因流量波动造成的产品质量下降，亦大幅度延长了设备的使用寿命，控制效果较原有的控制模式有了大幅度的提高。

Description

一种柜式喂料机的出料流量的控制方法
技术领域
本发明属于烟叶流量控制领域，具体涉及一种柜式喂料机的出料流量的控制方法。
背景技术
喂料机是一种利用喂料仓与提升带、底带以及匀料辊等部件，通过光电管对物料的检测，进行电气控制，对物料利用容积实施定量喂料的设备，它可以连续均匀地输送烟叶、烟丝等物料，实现对制丝生产线前后工序的物料缓存及均衡物料输送的功能，是重要定量喂料设备之一。现有的喂料机一般都是仓储式喂料机，如申请公布号CN111165864A公开的喂料机及其控制方法和烟丝生产设备，再如授权公告号为CN 210470987 U公开的烟草制丝喂料机以及烟丝生产设备。
柜式喂料机作为新一代烟草工业企业的生产供料设备。在柜式喂料***中按照物料传送的方向依次包括柜式喂料机、出料振槽、长皮带、限量管以及皮带秤。相比传统的仓储式喂料机，柜式喂料机***有了较大的改进，大幅度的压缩了设备空间，减少维护成本。但其流量控制稳定性却无法达到原有的水准。其主要原因在于仓储式喂料机的PID控制并不适合用于柜式喂料机，存在较大的滞后性，造成流量的极其不稳定。
为了保证后端的皮带秤流量稳定，目前基本采取了以下方法：根据烟叶的牌号类型和柜内烟叶布料的平均高度来估算柜式喂料机底带出料速度的最大值，将该最大值设为PID调节的下限值，防止出料流量出现下降。但该种方法的缺点显而易见，出料流量大部分都会超过实际需求量，造成皮带秤前的限量管高度过高而引起前端设备停止，待限量管高度降低后重新启动。在时间操作过程中，差不多5～6秒就要停一次，过度的频繁启停不仅大幅度减少柜式喂料机的使用寿命，亦无法消除柜内烟叶存储高度波动带来的影响。
发明内容
鉴于柜式喂料机PID调节的严重滞后性，本发明提供了一种柜式喂料机的出料流量的控制方法，包括以下步骤：
根据烟叶的容重、柜内烟叶的存储高度、生产流量的设定值确定柜式喂料机的底带预测频率，通过控制底带实际频率为底带预测频率以调节限量管的高度为限量管最大高度的25％～75％，进而保证皮带秤的流量稳定；
采用PID调节对柜式喂料机的底带实际频率进行控制以调节限量管的高度为限量管最大高度的0～25％、75％～100％，进而保证皮带秤的流量稳定。
优选地，烟叶容重的确定方式为：以回潮烟叶质量流量、回潮筒筒温、回潮筒热风温度、回潮筒出口处烟叶温度、回潮筒出口处烟叶水分为数据源，采用深度学习网络对数据源与烟叶容重进行建模，获得表示数据源与烟叶容重映射关系的容重预测模型，基于实时采集的数据源采用容重预测模型得到实时烟叶容重。
其中，所述的深度学习网络为长短时期记忆网络或者强化学习网络。
优选地，在确定柜式喂料机的底带预测频率时，
Figure BDA0002740220560000021
其中，F表示底带预测频率，Q表示生产流量的设定值，Y表示烟叶容重，V表示柜内烟叶的体积，该体积通过柜内烟叶的存储高度拟合得到。
在一种实施方式中，可以采用柜内烟叶的存储高度和体积进行线性拟合得到线性拟合模型，依据该线性拟合模型实时对柜内烟叶的存储高度进行计算，得到柜内烟叶的体积。
在另外一种实施方式中，可以采用深度学习网络对柜内烟叶的存储高度与体积进行建模，获得表示柜内烟叶的存储高度与体积映射关系的体积预测模型，基于实时采集的柜内烟叶的存储高度采用体积预测模型得到柜内烟叶的体积。
在另外一种实施方式中，所述控制方法按照以下方式调节底带实际频率：
Figure BDA0002740220560000031
其中，h为限量管的实际高度，为限量管的最大高度，Fs为生产前柜式喂料机底带频率，Fmax为柜式喂料机底带频率加速值，Fmin为柜式喂料机底带频率减速值，Fp为柜式喂料机底带频率修正值，F为柜式喂料机底带实际频率，Q为加料机生产流量的设定值，Y表示烟叶容重，V表示柜内烟叶的体积。
具体实施方式中，控制过程中，实时采集回潮烟叶质量流量、回潮筒筒温、回潮筒热风温度、回潮筒出口处烟叶温度、回潮筒出口处烟叶水分，计算烟叶的动态容重，并存入堆栈；根据柜内烟叶的烟丝高度分布，动态的算烟叶的体积分布，并存入堆栈；当烟叶到达柜式喂料机出口时，结合烟叶的体积和容重，计算出出口处的烟叶质量分布，同时，再根据加料筒的生产流量的设定值，计算出底带频率；
修改原有PID参数，大幅度减少比例系数和积分系数，使PID调节作为一个辅助的工具优化底带频率；设定底带的加速频率和减速频率，当限量管料位过低时，柜式喂料机启动加速频率，当限量管料位过高时，柜式喂料机启动减速频率。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果为：
本发明提供的柜式喂料机的出料流量的控制方法中，根据烟叶的容重、柜内烟叶的存储高度、生产流量的设定值确定柜式喂料机的底带预测频率，通过确定的底带预测频率和PID调节对柜式喂料机的底带实际频率进行控制以调节限量管的高度，这大大提高皮带秤供料的稳定性，避免了频繁停车或者堵料，防止因流量波动造成的产品质量下降，亦大幅度延长了设备的使用寿命，控制效果较原有的控制模式有了大幅度的提高。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
卷烟厂制丝车间的柜式喂料机主要分布在加料前端，其底带出料后，经过出料振槽和长皮带输送后，送入限量管。限量管出口处有一电子皮带秤，提供稳定流量给加料工段。限量管高度必须要高于限量管的最大升高量的20％以上才能保证皮带秤流量的稳定性，但是高度过高又会引起长皮带堵料。因此，目前对柜式喂料机的底带频率采用了PID控制来保证限量管的高度，但是由于严重的时滞性，PID调节无法得到满意的效果。
为了解决上述问题，实施例提供了一种柜式喂料机的出料流量的控制方法，计算出柜式喂料机当前出口处的烟丝质量分布，以质量分布为基准，给柜式喂料机底带合适的实际频率，使其出料流量能够稳定在目标值附近，再通过限量管的反馈调节进一步优化出料频率，最终能够使限量管的高度稳定在合适的范围内。具体过程为：
首先，采集切片回潮段的烟叶加工状态数据，该烟叶加工状态数据包括回潮烟叶质量流量Mw、回潮筒筒温Tr、回潮筒热风温度Tg、回潮筒出口处烟叶温度Tt、回潮筒出口处烟叶水分Wt，根据烟叶加工状态数据采用容重预测模型预测得到烟叶容重，并将烟叶容重处入堆栈。
本实施例中，容重预测模型可以采用深度学习网络构建，具体以回潮烟叶质量流量、回潮筒筒温、回潮筒热风温度、回潮筒出口处烟叶温度、回潮筒出口处烟叶水分作为深度学习网络的输入，以烟叶容重作为输出，对深度学习网络进行训练，使深度学习网络学习输入数据与烟叶容重的映射关系，当训练结束后，参数确定的深度学习网络即为容重预测模型。应用时，即可以随时将采集的回潮烟叶质量流量、回潮筒筒温、回潮筒热风温度、回潮筒出口处烟叶温度、回潮筒出口处烟叶水分输入至容重预测模型中，即可以计算获得烟叶容重。本实施例中，深度学习网络可以为长短时期记忆网络，也可以为强化学习网络。
基于强化学习网络计算烟叶容重时，选择包含烟叶流量、加水量、筒温、热风温度、蒸汽质量流量、出口水分和温度的回潮滚筒的相关参数作为状态数据，该状态数据作为动作网络的输入数据，动作网络采用神经网络，根据状态数据计算输出表示烟叶容重的动作策略概率分布，从动作策略概率分布中选择概率最大值作为烟叶容重测量值。
本实施例中，针对烟叶流量，通过回潮滚筒入口处的皮带秤测量得到烟叶流量；
针对加水量，通过烟叶流量与加水量的映射关系计算得到加水量，并通过水流量计监测和控制加水量；
针对筒温，检测回潮滚筒的冷凝水温度作为筒温，并通过气动薄膜阀控制输入回潮滚筒的蒸汽流量；
针对热风温度，新风通过热交换器转换为热风，利用温度仪检测热风温度，并通过气动薄膜阀控制新风的通入量；
针对出口水分和温度，采用回潮滚筒出口处的水分仪和温度仪检测出口水分和温度。
同时，在烟叶回潮***，蒸汽直接喷到回潮滚筒内的烟叶上，采集蒸汽体积流量V、蒸汽温度T、蒸汽压力P计算蒸汽密度D和蒸汽质量流量Q：
Figure BDA0002740220560000061
Q＝D*V。
以上回潮滚筒的相关参数均可以通过OPC从PLC读取得到。
为了减少数据误差影响，所述蒸汽体积流量V、蒸汽温度T、蒸汽压力P以及加水量在被应用于烟叶容重测量模型之前，均需要进行平滑处理，具体平滑处理过程为：
Figure BDA0002740220560000062
Figure BDA0002740220560000063
Figure BDA0002740220560000064
Figure BDA0002740220560000065
Figure BDA0002740220560000066
其中，Ta表示扫描周期，Tf表示滤波时间，C1、C2、C3表示巴特沃斯特性系数，D1、D2、D3、E均表示中间计算值，Xe表示输入变量值，为蒸汽体积流量V、蒸汽温度T、蒸汽压力P或加水量，Ya表示输入变量值对应的输出变量值，K表示迭代次数。
本实施例中，根据烟叶容重测量值与烟叶容重实际值计算动作奖励值，具体地，动作奖励值r(t)表示为：
Figure BDA0002740220560000071
其中，Mact为烟叶容重实际值，Mtar为烟叶容重测算值，烟叶容重实际值是根据柜式喂料机后端的皮带秤调节速率折算得到，在皮带秤通过烟叶体积保持稳定的情况下，皮带秤的调节速率是跟容重成线性的正比关系即：
Mact＝βu
其中，β为比例系数，u为皮带秤调节速率。
在获得动作奖励值基础上，可以根据动作奖励值构建TD误差，具体地，构建的TD误差δTD(t)表示为：
δTD(t)＝r(t)+γvπ(t+1)-vπ(t)
其中，r(t)表示动作奖励值，vπ(t)表示评价网络依据t时刻状态数据采取动作策略π得到的回报价值，vπ(t+1)表示评价网络依据t+1时刻状态数据采取动作策略π得到的回报价值，γ为修正因子，表示未来回报价值相对于当前回报价值的重要程度。
在获得TD误差δTD(t)的基础上，可以TD误差来构建动作网络和强化学习算法中的评价网络的损失函数，依据损失函数优化更新动作网络和评价网络参数。动作网络的优化目标是优化网络参数使输出回报值高的烟叶容重，损失函数Lπ为：
Lπ＝-δTD(t)logπθ(s,a)
其中，δTD(t)表示t时刻的TD误差，πθ(s,a)表示参数为θ的动作网络依据环境状态数据s产生动作a的动作策略；
依据损失函数Lπ更新动作网络参数的过程为：
Figure BDA0002740220560000081
其中，θ(t)表示t时刻的动作网络参数，θ(t-1)表示t-1时刻的动作网络参数，α表示学习率，
Figure BDA0002740220560000082
表示损失函数Lπ的梯度。
构建的评价网络的损失函数Lv为：
Figure BDA0002740220560000083
其中，δTD(t)表示t时刻的TD误差；
依据损失函数Lv更新评价网络参数的过程为：
w(n)＝w(n-1)+βΔLv
其中，β表示学习率，ΔLv表示损失函数Lv的梯度。
按照上述损失函数Lπ和损失函数Lv优化结束后，动作网络参数和评价网络参数均确定，应用时，实时采集回潮滚筒的烟叶流量、加水量、筒温、热风温度、蒸汽质量流量、出口水分和温度等回潮滚筒的相关参数并输入至参数确定的动作网络中，经过实时推算得到烟丝容重测量值。
然后，根据实时采集的柜式喂料机前端的烟丝高度分布，动态的计算出烟叶的体积分布，并存入堆栈。本实施例中，可以采用柜内烟叶的存储高度和体积进行线性拟合得到线性拟合模型，也可以用深度学习网络对柜内烟叶的存储高度与体积进行建模，获得表示柜内烟叶的存储高度与体积映射关系的体积预测模型。在实际应用时，将烟丝高度分布输入到线性拟合模型和/或体积预测模型中，即可以通过计算得到烟丝的体积分布。
当烟叶到达柜式喂料机出口时，结合此处的体积V和容重Y，算出出口处的烟叶质量分布，同时，再根据加料筒的生产流量设定值Q，通过公式
Figure BDA0002740220560000091
计算出底带预测频率F。
通过控制底带实际频率为底带预测频率以调节限量管的高度为限量管最大高度的25％～75％，进而保证皮带秤的流量稳定。
在以上控制方法基础上，修改原有PID参数，大幅度减少比例系数和积分系数，使PID调节作为一个辅助的工具优化底带频率。设定限量管的加速频率和减速频率，当限量管料位过低时，柜式喂料机启动加速频率，当限量管料位过高时，柜式喂料机启动减速频率，以调节限量管的高度为限量管最大高度的0～25％、75％～100％，进而保证皮带秤的流量稳定。具体地控制为：
Figure BDA0002740220560000092
上述柜式喂料机的出料流量的控制方法中，根据烟叶的容重、柜内烟叶的存储高度、生产流量的设定值确定柜式喂料机的底带预测频率，通过确定的底带预测频率和PID调节对柜式喂料机的底带实际频率进行控制以调节限量管的高度，这大大提高皮带秤供料的稳定性，避免了频繁停车或者堵料，防止因流量波动造成的产品质量下降，亦大幅度延长了设备的使用寿命，控制效果较原有的控制模式有了大幅度的提高。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种柜式喂料机的出料流量的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据烟叶的容重、柜内烟叶的存储高度、生产流量的设定值确定柜式喂料机的底带预测频率，通过控制底带实际频率为底带预测频率以调节限量管的高度为限量管最大高度的25％～75％，进而保证皮带秤的流量稳定；
采用PID调节对柜式喂料机的底带实际频率进行控制以调节限量管的高度为限量管最大高度的0～25％、75％～100％，进而保证皮带秤的流量稳定；
烟叶容重的确定方式为：以回潮烟叶质量流量、回潮筒筒温、回潮筒热风温度、回潮筒出口处烟叶温度、回潮筒出口处烟叶水分为数据源，采用深度学习网络对数据源与烟叶容重进行建模，获得表示数据源与烟叶容重映射关系的容重预测模型，基于实时采集的数据源采用容重预测模型得到实时烟叶容重。
2.如权利要求1所述的柜式喂料机的出料流量的控制方法，其特征在于，所述的深度学习网络为长短时期记忆网络或者强化学习网络。
3.如权利要求1所述的柜式喂料机的出料流量的控制方法，其特征在于，在确定柜式喂料机的底带预测频率时，
Figure FDA0003467781370000011
其中，F表示底带预测频率，Q表示生产流量的设定值，Y表示烟叶容重，V表示柜内烟叶的体积，该体积通过柜内烟叶的存储高度拟合得到。
4.如权利要求3所述的柜式喂料机的出料流量的控制方法，其特征在于，采用柜内烟叶的存储高度和体积进行线性拟合得到线性拟合模型，依据该线性拟合模型实时对柜内烟叶的存储高度进行计算，得到柜内烟叶的体积。
5.如权利要求3所述的柜式喂料机的出料流量的控制方法，其特征在于，采用深度学习网络对柜内烟叶的存储高度与体积进行建模，获得表示柜内烟叶的存储高度与体积映射关系的体积预测模型，基于实时采集的柜内烟叶的存储高度采用体积预测模型得到柜内烟叶的体积。
6.如权利要求1所述的柜式喂料机的出料流量的控制方法，其特征在于，所述控制方法按照以下方式调节底带实际频率：
Figure FDA0003467781370000021
其中，h为限量管的实际高度，为限量管的最大高度，Fs为生产前柜式喂料机底带频率，Fmax为柜式喂料机底带频率加速值，Fmin为柜式喂料机底带频率减速值，Fp为柜式喂料机底带频率修正值，F为柜式喂料机底带实际频率，Q为加料机生产流量的设定值，Y表示烟叶容重，V表示柜内烟叶的体积。
7.如权利要求1～6任一项所述的柜式喂料机的出料流量的控制方法，其特征在于，控制过程中，实时采集回潮烟叶质量流量、回潮筒筒温、回潮筒热风温度、回潮筒出口处烟叶温度、回潮筒出口处烟叶水分，计算烟叶的动态容重，并存入堆栈；根据柜内烟叶的烟丝高度分布，动态的算烟叶的体积分布，并存入堆栈；当烟叶到达柜式喂料机出口时，结合烟叶的体积和容重，计算出出口处的烟叶质量分布，同时，再根据加料筒的生产流量的设定值，计算出底带频率；
修改原有PID参数，减少比例系数和积分系数，使PID调节作为一个辅助的工具优化底带频率；设定底带的加速频率和减速频率，当限量管料位过低时，柜式喂料机启动加速频率，当限量管料位过高时，柜式喂料机启动减速频率。
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